a)
Resumen
En el resumen aparece el nombre del proyecto, la fecha y hora de procesamiento, la distancia media de muestreo de las imágenes iniciales, la zona en planta abarcada por el proyecto y el tiempo de procesamiento inicial sin tener en cuenta el tiempo necesario para la generación del informe de calidad.
b)
Control de calidad
Imágenes. Se han identificado 34884 puntos de paso por imagen, suficientes para
correlar las imágenes entre sí.
Conjunto de datos. Todas las imágenes han sido calibradas en un solo bloque. Optimización de la cámara. Aquí aparece el símbolo de exclamación amarillo.
Esto significa que habiendo utilizado la ultra-gra-angular, el porcentaje entre transformación afín inicial y optimizada supera el 5%.
Para eliminar este error podemos cambiar los valores iniciales de la cámara a los valores optimizados:
1. En la barra de menú, hacer clic en Proyecto>Editor de propiedades de
imagen...
2. En la sección Modelo de la cámara, clicar en Editar. 3. En la sección Modelo de la cámara, clicar en Nuevo.
4. Insertar un nuevo nombre para diferenciar del modelo origen.
5. En los parámetros del modelo de la cámara, hacer clic en Cargar parámetros
optimizados.
c)
Vista previa
Las imágenes que aparecen son de baja resolución. Permiten una inspección visual de la calidad de la calibración inicial. Corresponden a una ortofotografía así como a un modelo digital de la superficie donde se aprecian las alturas.
d)
Detalles de la calibración
Posición inicial de las imágenes. No es generado ya que las imágenes no están
georeferenciadas.
Puntos de control y imágenes computarizadas. Este grafico muestra la diferencia
entre las posición inicial y calculada de las imágenes, así como la diferencia entre los puntos de control.
Recubrimiento. Este gráfico muestra el numero de imágenes superpuestas para
cada pixel de la ortofotografía. Siendo dominante el color verde, cada píxel debe ser visible en más de 5 imágenes.
e)
Detalles del ajuste en bloque
En el cuadro resumen aparece el número de puntos de paso automáticos en todas las imágenes que se han utilizado para el ajuste en bloque, el número de puntos 3D generados haciendo coincidir los puntos en 2D en las imágenes iniciales y el promedio del error de re-proyección en píxeles.
Parámetros intrínsecos. Hay que tener en cuenta que el punto principal debe estar
alrededor de la mitad de la resolución de la cámara. Los valores optimizados para los parámetros de transformación afín c y f deben estar cerca el uno al otro. Los valores óptimos para los parámetros de transformación afines d y e deben estar cerca de 0. Si no fuera así, pueden haber distorsiones globales.
Tabla puntos de enlace 2D. Esta tabla da una visión general del número promedio de
puntos de enlace, es decir, los puntos de homólogos de las imágenes que pueden ser fácilmente reconocidos por el algoritmo SIFT integrado en el proceso. El número variará dependiendo del tamaño de las imágenes y el contenido visual.
Puntos 3D calculados. Los puntos de enlace emparejados son proyectados formando
así los puntos 3D. Puntos 3D generados por 2-3 imágenes son menos precisos que los puntos 3D generados a partir de un mayor número de imágenes.
Hemos comentado en el Anexo 1 que hay que cambiar la plantilla para el procesado. Para ello, vamos a la pestaña de Proceso > Opciones y abajo a la izquierda de la nueva ventana, clicamos en Cargar plantilla para escoger Modelos 3D.
Las opciones vienen configuradas por defecto según la plantilla cargada. Igualmente echaremos un vistazo para ver si podemos modificar algún parámetro. Clicaremos en Opciones
avanzadas para poder desplegar dos pestañas nuevas en cada uno de los procesos.
f)
Procesamiento inicial
General
Escala de imagen para puntos de enlace. Permite configurar la forma en que los
puntos de enlace se extraen. La mejor opción para este proyecto es Completo. Tenemos la opción de seleccionar una escala inferior (1/ 2, 1/4, 1/8) utilizada en proyectos de alto solapamiento en que se extrae menos información y la precisión se ve ligeramente reducida.
Emparejamiento
Emparejamiento de pares de imágenes. La opción escogida para nuestro proyecto
es Vuelo libre o Terrestre. Se tiene en cuenta el tiempo, es decir, el orden en que han sido tomadas las imágenes, utilizando 4 imágenes vecinas. También usaremos la similitud entre 6 máximos de pares para cada imagen y 50 pares coincidentes emparejados a través de un punto de paso MTP.
Calibración
Número objetivo de Keypoints. Permite configurar la forma en que los puntos de
enlace se extraen, dejaremos la opción Automática para no restringir el número de enlace.
Calibración. Permite seleccionar como se reconstruyen los parámetros externos y
internos de la cámara. El paso de optimización consiste en la gestión de Authomatic
Aerial Triangulación (AAT), Bundle Block Adjustment (BBA), y un bucle de auto
calibración hasta que llega a la reconstrucción optima. Al no tener geolocalizadas las imágenes no tenemos otra opción más que la Standard, optimizando todos los parámetros, tanto internos (parámetros del modelo de la cámara) como externos (posición y orientación de las cámaras). El procedimiento de optimización comienza a partir de valores iniciales con el fin de calcular los valores optimizados.
Reemparejamiento. Permite añadir más emparejamientos después del procesado
inicial, mejorando la calidad de reconstrucción. En modo Automático permite volver a emparejar siempre y cuando el proyecto tenga menos de 500 imágenes.
g)
Nube de puntos y malla
General
Densificación de la nube de puntos. En primer lugar escalmos la imagen,
definiendo la escala de la imagen en la que se calculan los puntos 3D adicionales. Nosotros lo dejamos en el tamaño de imagen recomendado, el medio, con la casilla
escala múltiple marcada. Decir que, contra menor sea el tamaño escogido, menos
puntos se calculan, aunque es beneficioso en imágenes con áreas de vegetación u otras con valor de pixel semejante. Y con la escala múltiple conseguimos que los puntos 3D adicionales se calculen en el resto de escalas, comenzando con la escala elegida.
Generación de la malla 3D con textura. La nube de puntos densificada se utiliza
para generar una superficie compuesta por triángulos. Los vértices de los triángulos no son necesariamente un punto exacto de la nube. Dado que el modelo basado en triángulos es 3D, se desdobla en un plano 2D con el fin de definir la resolución (tamaño del pixel) y que parte de cada triangulo representan, a continuación, la posición 3D del pixel se re proyecta en las imágenes originales para obtener el color.
Dicho esto, el número máximo de triángulos y el tamaño de la textura lo dejaremos por defecto, 1 millón y 8192x8192. Saber que contra mayor numero de triángulos mejor definiremos la geometría del modelo y contra mayor sea la textura aumentara la resolución.
Resultado. Permite seleccionar los formatos de salida deseados para la nube de
puntos densificada y la malla 3D con textura. Escogeremos la extensión LAS para uno y OBJ y PDF para el otro.
Avanzado
Densificación de la nube de puntos. Definimos el tamaño de ventana de
emparejamiento en 9x9 pixeles, encontrando una posición más precisa de los puntos densificados en las imágenes originales. Sugerido al usar imágenes oblicuas.
Grupo de imágenes. Permite generar una nube de puntos densificada por grupos de
imágenes.
Filtros para la nube de puntos. En este proyecto no escogemos una área para la
densificación. Es útil para otro tipo de proyectos, en los que tenemos grandes superficies, con otro tipo de plan de vuelo y imágenes nadirales. En cambio, sí que usamos anotaciones para desechar los pixeles azules que representan el cielo y también limitamos la profundidad de cámara automáticamente para no reconstruir los objetos de fondo, útil en proyectos con imágenes oblicuas.
Complementos
Densificación de la nube de puntos. Esta característica es de pago y utiliza un
algoritmo de coincidencia semi-global para la densificación, útil para imágenes con textura uniforme.